08.09.2017

Chatbot Steckbrief: Flux meldet Störungen der Wiener Linien

In unserer Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal stellen wir "Flux" vor, den Chatbot der UX-Designerin Carina Pfann. Der Bot warnt vor Störungen bei Fahrten mit Bim, Bus oder U-Bahn der Wiener Linien. Dem Brutkasten beantwortet die Entwicklerin ein paar Fragen.
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(c) Lemmings: Im Bild ist Carina Pfann, die Entwicklerin von "Flux".

Die Wiener Linien betreiben aktuell 179 Linien. Rund 954 Millionen Fahrgäste wurden bereits zur Zielstation gefahren. Wer auf öffentliche Verkehrsmittel in Wien angewiesen ist, weiß allerdings auch, wie ärgerlich Störungen im Fahrbetrieb sein können. Der Chatbot „Flux“ der Entwicklerin Carina Pfann informiert User in Echtzeit über Probleme- und auf welchen Linien Öffi-Nutzer „freie Fahrt“ haben. Mit pseudonym hat Pfann eine Agentur für Konzept, Design und UX-Design mit einem Schwerpunkt auf interaktiven Anwendungen gegründet, Flux ist eines ihrer Projekte.

Teilnahme bei Lemmings.io

Sie war ebenfalls Teil des ersten Batch des Wiener Artificial Intelligence- und Chatbot Inkubatorprogramms Lemmings.io. Dieses wurde im Jahr 2016 von Thomas Schranz und Allan Berger gestartet. Der dritte im Bunde, David Pflügl, kam kurz darauf ebenfalls an Board. Lemmings.io unterstützt junge, innovative Menschen, ihre (Startup-) Projekte im Chatbot-Bereich umzusetzen.

Kein User-Tracking

(c) Lemmings: Pfann war im ersten Batch des A.I.-Inkubator Lemmings.io.

Carina Pfanns Chatbot gibt es nun seit Sommer 2016. „Er läuft auf Facebook Messenger und Telegram. User Tracking mache ich im Moment bewusst nicht“, meint Pfann. „Ich möchte ein Service anbieten, kein Business daraus machen und achte die Privatsphäre der Benutzer.“ Administratoren können nämlich sehen, was Bot User schreiben. Mit ihrer Herangehensweise möchte sie ihren Usern jenen Schutz bieten, den sie auch für sich selbst beansprucht.

„Der Punkt, dass Botbetreiber sehen können, was ich schreibe – und das durch das Profil auf sehr persönlicher Ebene – hält mich davon ab, gewisse Bots zu nutzen. Und was ich selber nicht mag, tu ich anderen nicht an“, so Pfann. Dem Brutkasten beantwortet die Designerin, wieso sie Flux überhaupt entwickelt hat und welche Probleme sie bei der Entwicklung lösen musste. Der Chatbot ist auf Facebook Messenger und Telegram aktiv.

Wieso hast du den Chatbot gestartet?

Begonnen hat alles mit diesem Gedanken: „Hoffentlich hat die U4 nicht wieder eine Störung, weil sonst sollten wir mit der Straßenbahn fahren!“ Als ich damals dann zur U4 gekommen bin, hat es tatsächlich eine Störung gegeben, aber keine Information darüber, was passiert ist oder wie lange die Störung dauert. Hätte ich das vorher gewusst, hätte ich die andere Route gewählt. Eine schnelle, unkomplizierte Abfrage für meine Linie(n)- das wär’s doch! Da ist mir die Idee für Flux gekommen: Ohne App, ohne auf einer Website zu navigieren- einfach per Chat mit dem Linienkürzel die Information bekommen, ob alles störungsfrei ist.

Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?

Flux ist hauptsächlich durch Artikel in Zeitschriften und Mundpropaganda bekannt geworden. Spezielle Marketingaktionen gab es nicht, weil der Bot eher als Nebenprojekt gestartet wurde.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bisher gemacht?

Die Wiener Linien API ist etwas eigenwillig und die Dokumentation karg. Darum gab es am Anfang oft Probleme mit unvorhergesehen und unvollständigen Daten, womit der Bot Probleme hatte. Learning daraus: externe Daten sind nicht immer zuverlässig, darum ausreichend Testzeit einplanen, um Sonderfälle abzufangen.
„Externe Daten sind nicht immer zuverlässig, darum ausreichend Testzeit einplanen, um Sonderfälle abzufangen“, Carina Pfann.

Gibt es ein Team? Und was ist das nächste Ziel, das du mit „Flux“ anstrebst?

Flux wird nur von mir betreut. Bots sollten meiner Meinung nach einen spezifischen Use Case sehr gut erfüllen und nicht zu umfangreich werden, weshalb sich die geplanten Erweiterungen in Grenzen halten. Aber eine Abomöglichkeit von Störungsmeldungen zu bestimmten Linien und Zeiten kann ich mir in Zukunft vorstellen.

Hast du den Bot selbst programmiert oder einen Bot-Creator verwendet? Würdest du es so noch einmal wieder machen?

Der Bot ist in Python selbst geschrieben. Ich habe gerne Einfluss auf alle Details meines Bots und meinen Code, und möchte nicht von externen Plattformen oder Tools abhängig sein. Ich tue mir dann wesentlich leichter, spezielle Anpassungen zu machen. Darum ja, ich würde weitere Bots wieder selbst entwickeln.

Was war dir beim Charakter-Design besonders wichtig?

Flux sollte etwas Wienerisch wirken, aber mir war und ist wichtig, dass er trotzdem klar als Bot verstanden wird. Es sollen keine falschen Erwartungen geweckt werden! Die Benutzer sollen ihn als charmante Serviceleistung sehen- und nicht in Versuchung kommen, mit ihm zu Chatten.

Vielen Dank!

 

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Dynatrace Engineering Headquarters in Linz © Dynatrace

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Laut Unternehmensangaben soll der Deal noch im laufenden oder im frühen dritten Quartal des Geschäftsjahres abgeschlossen werden, vorausgesetzt die zuständigen Behörden stimmen zu.

Finanziell dürfte sich der Zukauf zunächst gemischt auswirken: Er soll das Wachstum der wiederkehrenden Umsätze (ARR) um rund 200 Basispunkte, also 2 Prozentpunkte, beschleunigen, gleichzeitig aber die Non-GAAP-Operating-Marge im Geschäftsjahr 2027 um etwa 175 Basispunkte (1,75 Prozentpunkte) drücken. Kurz gesagt: Arize soll das Umsatzwachstum ankurbeln, geht kurzfristig aber auf Kosten der Profitabilität, ein bei Übernahmen wachstumsstarker, aber margenschwächerer Startups übliches Muster.

Was Arize baut und wie es zu Dynatrace passt

Arize, ansässig in San Francisco, hat sich auf die Bewertung der Ergebnisse von KI-Modellen und -Agents spezialisiert: Die Plattform erkennt etwa Halluzinationen, misst die Qualität von KI-Ausgaben und überwacht laufend, ob Sprachmodelle und Agents wie vorgesehen funktionieren. Arize Co-Founder Jason Lopatecki erklärt: „Wir haben Arize gegründet, weil KI-Teams eine Möglichkeit brauchten zu wissen, ob ihre Agenten tatsächlich richtig arbeiten und nicht nur laufen.“

Für Dynatrace schließt die Übernahme eine Lücke: Bislang überwachen viele Unternehmen die Qualität ihrer KI-Anwendungen, etwa ob ein Chatbot korrekt antwortet, getrennt von der klassischen IT-Infrastruktur wie Serverlast oder Anwendungsleistung. Fällt dann ein Kund:innen-Prozess aus, lässt sich oft nur schwer feststellen, ob die Ursache im KI-Modell, im Prompt oder in der darunterliegenden Infrastruktur liegt. Mit Arize will Dynatrace beide Ebenen – KI-Bewertung und klassische Observability – in einem durchgängigen System zusammenführen.

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